Articolo scritto da Giacinto Fiore
Il marketing è un altro settore in cui l’utilizzo dei dati è esploso di recente.
Allora esploriamo alcuni esempi di come l’IA è già utilizzata dai marketer per migliorare il loro mestiere e quindi parleremo di alcuni dei limiti dello stato attuale dell’IA. Infine, esamineremo un esempio di un’azienda che afferma che stanno già incorporando XAI nel loro prodotto. Oggi molti aspetti del marketing e delle vendite sono stati digitalizzati. La capacità di raccogliere grandi quantità di dati sul mercato e sul cliente ha notevolmente giovato ai marketer e ai venditori. Siti come Google e Facebook fanno enormi somme di denaro, essendo i migliori nel fornire gli annunci più pertinenti alle persone giuste al giusto prezzo. Gli strumenti di automazione del marketing come ADA, Marketo, Constant Contact e Pardot hanno reso molto semplice l’invio di campagne personalizzate per indirizzare i clienti. La gestione delle relazioni con i clienti o strumenti CRM come Salesforce, Infusionsoft e Pipedrive aiutano a gestire e prevedere digitalmente le pipeline di vendita. Questi strumenti, tra gli altri, utilizzano già l’IA per creare risultati di ricerca migliori, annunci più intelligenti, contenuti migliori, maggiore personalizzazione, contenuti personalizzati nei messaggi, tra le altre cose, ma una delle principali limitazioni dell’IA nel marketing è che non può spiegare perché ha preso una certa decisione di marketing. Per valutare la decisione, il marketer deve effettivamente implementarla nel mondo reale per vedere quali sono i risultati. Questo è, ovviamente, uno sforzo costoso e che richiede tempo. Diamo un’occhiata a un tipico esempio di targeting per cliente. Attualmente gli esperti di marketing utilizzano l’intelligenza artificiale per raggruppare i potenziali clienti e elaborare un elenco prioritario dei segmenti principali da utilizzare per le campagne. Questi sistemi di intelligenza artificiale vengono addestrati utilizzando i dati dei risultati delle precedenti campagne, nonché altri dati pertinenti. Una volta che il sistema presenta un elenco di priorità, il marketer non può attualmente ottenere ulteriori informazioni dall’intelligenza artificiale. Utilizzando XAI, il marketer può valutare i motivi della segmentazione e utilizzare l’intuizione e l’esperienza per migliorare la campagna. Una società chiamata simMachines che produce software basati su XAI per l’industria del marketing lo sta già facendo. Nel corso di una tipica campagna di marketing, ci sono diversi passaggi tra cui integrazione delle fonti di dati, modellizzazione e segmentazione, esecuzione della campagna, misurazione e feedback della campagna e, infine, i risultati finanziari che in genere possono richiedere da quattro a sette mesi. Utilizzando XAI, il sistema spiega perché fa una certa previsione, consentendo al marketer di essere più direttamente coinvolto nel processo decisionale, portando a risultati più accurati e una riduzione della lunghezza della campagna del 50% o più. La vendita di prodotti e servizi può essere un compito difficile, soprattutto se le cose sono molto costose, nuove sul mercato. Le vendite aziendali di grandi sistemi o servizi personalizzati possono essere particolarmente complesse, richiedono tempo e sono difficili da gestire. Gli addetti alle vendite utilizzano strumenti basati sull’intelligenza artificiale per semplificare queste attività. Attualmente questi strumenti aiutano a tenere traccia delle opportunità, a raccomandare le azioni successive e ad assegnare probabilità di chiusura di un affare. Con un sistema basato su XAI, una più profonda collaborazione tra macchina e uomo può essere paragonata alla presenza di un esperto di vendita che consenta di consultare e far rimbalzare idee in ogni momento. Ecco un esempio di come XAI potrebbe aiutarti con lo shopping online. Pensa al tuo sito di shopping online preferito. Mentre acquisti, è molto probabile che l’IA sul sito fornirà consigli su altri articoli che potrebbero interessarti. L’intelligenza artificiale fornisce questi consigli utilizzando i dati raccolti da te, da altri clienti simili e una varietà di altri fattori, compreso il periodo dell’anno. Ad esempio Natale, Black Friday, estate, autunno, inverno, primavera, ecc., ora del giorno e altre informazioni. Con l’IA spiegabile, il sistema può spiegarti perché ha formulato queste raccomandazioni. Il sistema di chat bot può avviare una conversazione con te su questi consigli. Attraverso queste interazioni, il sistema apprenderà quali sono le tue preferenze, non solo in generale, ma in momenti specifici. Ad esempio, potresti preferire fare acquisti per certe cose sabato mattina, ma altre cose per lunedì pomeriggio. Gli obiettivi degli esperti di marketing sono le preferenze della mente umana volubile, irrazionale, imprevedibile e, spesso, inconsistente. Per questo motivo, potrebbe essere estremamente utile se esseri umani e macchine sono in grado di utilizzare XAI per collaborare ancora più strettamente insieme.
